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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,企業(yè)數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長。如何更好地支持海量數(shù)據(jù)的存儲、分析,已經(jīng)成為企業(yè)關(guān)注的重要問題。數(shù)據(jù)倉庫是用來存儲、分析海量數(shù)據(jù)的重要工具。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以事務(wù)操作為核心,而數(shù)據(jù)倉庫更注重對海量數(shù)據(jù)的存儲、查詢與分析。相比于行存儲技術(shù),列存儲技術(shù)因其在讀優(yōu)先環(huán)境中的優(yōu)勢,被更多的應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉庫之中。由于列存儲系統(tǒng)可以支持列的獨立存儲、壓縮和其他操作,列存儲更利于讀優(yōu)化操作。
集成多核異構(gòu)CPU-GPU架構(gòu)已經(jīng)成為計
2、算機處理器芯片的發(fā)展趨勢,在商用計算機中,基于集成多核異構(gòu)CPU-GPU架構(gòu)的中央處理器已經(jīng)得到了較為廣泛的應(yīng)用。在這種趨勢下,研究數(shù)據(jù)倉庫軟件如何利用集成多核異構(gòu)CPU-GPU體系架構(gòu)處理器的性能優(yōu)勢極具價值。
本文主要研究集成多核異構(gòu)CPU-GPU架構(gòu)處理器上列存儲系統(tǒng)的連接原語優(yōu)化技術(shù),并以我們實驗室自主研發(fā)的列存儲系統(tǒng)為基礎(chǔ),研究了如何利用集成多核異構(gòu)CPU-GPU架構(gòu)的計算資源和性能優(yōu)勢優(yōu)化連接操作。主要工作如下:<
3、br> 本文首先研究了基于列存儲系統(tǒng)的并行連接算法,針對OpenCL編程框架的特點,設(shè)計并實現(xiàn)了基于OpenCL的列存儲系統(tǒng)連接算法。除此之外,研究了GPU上的數(shù)據(jù)分組算法,并針對該算法空間開銷較大的問題做了相應(yīng)改進,提出了一種基于分組數(shù)統(tǒng)計的GPU數(shù)據(jù)分組算法。
其次,對使用GPU作協(xié)處理器加速數(shù)據(jù)查詢操作的方法進行了研究。之后,深入研究了基于集成CPU-GPU架構(gòu)的流水線協(xié)處理方案,并針對其無法動態(tài)改變數(shù)據(jù)配比的問題,提
4、出了一種動態(tài)數(shù)據(jù)分配策略。
再次,研究了實驗室自主研發(fā)的列存儲系統(tǒng),并對其作出了改進,將本文提出的數(shù)據(jù)分配策略集成到該系統(tǒng)之上,使其可以充分利用集成CPU-GPU架構(gòu)處理器的計算資源,優(yōu)化連接操作。
最后,使用SSB測試基準(zhǔn),驗證了本文提出的方法有效性。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法使得兩表連接效率最大提高了33.2%,SSB測試基準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)查詢語句Q1.1的執(zhí)行時間縮短了9.81%,Q3.1執(zhí)行時間最高縮短了7.03%
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